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Machine Learning avec caret en R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Supervised Learning

  • Package R caret
  • Automatise le supervised learning (modélisation prédictive)
  • Variable cible

Une image d'une fleur et une facture marquée « en retard de paiement ».

Machine Learning avec caret en R

Supervised Learning

  • Deux types de modèles prédictifs
    • Classification ⇒ Qualitatif
    • Régression ⇒ Quantitatif
  • Utiliser des métriques pour évaluer les modèles
    • Quantifiables
    • Objectives
  • Root Mean Squared Error (RMSE) pour la régression
Machine Learning avec caret en R

Évaluer les performances du modèle

  • On calcule souvent la RMSE en échantillon
    • Trop optimiste
    • Mène au surapprentissage
  • Mieux : calculer l'erreur hors échantillon (façon caret)
    • Simule l'usage réel
    • Aide à éviter le surapprentissage
Machine Learning avec caret en R

Erreur en échantillon

# Fit a model to the mtcars data
data(mtcars)
model <- lm(mpg ~ hp, mtcars[1:20, ])

# Predict in-sample
predicted <- predict(
  model, mtcars[1:20, ], type = "response"
)

# Calculate RMSE
actual <- mtcars[1:20, "mpg"]
sqrt(mean((predicted - actual) ^ 2))

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Machine Learning avec caret en R

Passons à la pratique !

Machine Learning avec caret en R

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